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Problemas de optimización con objetivos múltiples (MOP) surgen naturalmente en diversas áreas de las ciencias.
Aunque siempre se vieron relegados del primer plano, por su complejidad inherente, aún así los diversos esfuerzos
de investigación para atacar éstos problemas hace surgir nuevos e interesantes puntos de
vista sobre la investigación de operaciones. En el presente documento se hará una aproximación a las bases del problema 
y una reseña de las investigaciones actuales en la aplicación de algoritmos evolutivos, entre las que el paralelismo 
juega un papel primordial.


%problemas de optimización

En el mundo que nos rodea es difícil, encontrar problemas cuya optimización sea unidimensional, normalmente sucede que 
son varios criterios los involucrados en nuestra búsqueda, por ejemplo, los agentes de bolsa buscan maximizar el beneficio
y minimizar el riesgo a la hora de elegir un paquete de acciones sobre otro. Lo que entonces se persigue en los casos mas 
mundanos es alcanzar un conjunto de soluciones, que balanceen los criterios por los que buscamos, en efecto la búsqueda 
de soluciones a nuestros problemas multiobjetivo espera alcanzar un conjunto de soluciones que ponderen adecuadamente los 
compromisos sobre los objetivos que buscamos, en el caso del agente de bolsa, tal vez prefiera mantener un nivel relativamente
alto en el riesgo, para obtener mayores ganancias esperadas. Es por eso importante que sea él el que defina la elección
de los paquetes que se adecúen mas, de un abanico de paquetes optimales que se le presentaran como solución, por supuesto
el ideal sería que existiere un paquete que le preste el máximo beneficio con riesgo cero, pero como nos imaginamos ese caso
es en extremo raro. De eso se tratan los problemas de optimización con múltiples objetivos (MOP), intentan brindar un abanico
de soluciones que balancean de manera diferente los múltiples objetivos que se presentan. A eso debemos sumarle que no siempre
se conocen las expresiones analíticas de los objetivos y que además la evaluación de dichas funciones no es siempre trivial,
es por ello que surgen como una excelente aproximación al problema, heurísticas, que hagan sucesivas aproximaciones sobre 
soluciones temporales, de forma tal que no solamente se requiera un mínimo de información acerca de las funciones objetivo,
sino que además se trabaje con un conjunto de soluciones, que en su etapa final nos de un buen conjunto de aproximaciones
a las soluciones de nuestro problema, que como establecimos antes, es lo que en última instancia nos interesa. Pues bien
de eso se tratan los algoritmos evolutivos, como veremos a continuación son una familia de meta-heurísticas que operan
sobre un conjunto de soluciones, que mejoran a medida que se les aplica un procedimiento inspirado en la teoría de la evolución
de Charles Darwin, además por sus características son fácilmente paralelizables.








\section{Motivación}

\section{Ejemplo}

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